Заглавие с экрана

[Библиогр.: 9 назв.]

Показано, что зачастую существующие способы как ручной, так и автоматической адаптации гидродинамических моделей не отвечают требованиям сохранения реалистичности геологических параметров. Это существенно влияет на качестве и прогностические возможности используемых моделей и, как следствие, на успешность инвестиционных решений. В статье предложен поход к автоматической адаптации гидродинамических моделей, обеспечивающий контроль реалистичности геологических параметров путем сохранения выявленных взаимозависимостей неопределенности петрофизических и геологических параметров, которые существенно влияют на динамику процессов, происходящих в пласте при разработке. На первом этапе на основе из результатов измерений и изучения объектов-аналогов оцениваются реалистичные границы изменения определяющих модель параметров и зависимостей. С целью сохранения геологической обоснованности гидродинамической модели в рамках заданной геологической концепции, изменение одной из зависимостей в процессе адаптации ведет к одновременному изменению других связанных с ней параметров модели в обоснованных пределах неопределенности. Например, при изменении петрофизической зависимости для подсчета пористости, одновременно меняется соответствующая зависимость для расчета проницаемости от пористости, далее - связанные с проницаемостью зависимости.

Для автоматической адаптации использован итеративный алгоритм эволюционной стратегии. В качестве примера в процессе адаптации минимизирована целевая функция, связанная с данным о добыче из более чем 50 скважин выбранного сектора модели реального месторождения. Получено множество адаптированных моделей. На основе множества моделей построен прогноз показателей эксплуатации скважин с учетом неопределенности исходных данных и геологических характеристик. Отличительной особенностью предложенного метода является отказ от единственной детерминированной зависимости между связанными параметрами в пользу интервала возможных вариаций зависимостей для неопределенных геологических параметров. Подход позволяет ускорить процесс адаптации гидродинамических моделей и контролировать их геологическую обоснованность. В результате повышается надежность прогнозирования.

The existing methods for history matching (HM) in hydrodynamic modeling do not meet requirements for geologically plausible model. That significantly affects the quality and predictive ability of this models and hence the success of investment decisions. In this paper, the method of automatic HM is presented. The method provides geological parameters control with preserving of identified petrophysical and geological uncertainty that significantly affect reservoir development process. Firstly, based on measured data and data from fields-analogues, realistic limits for each parameter and relationship in model were identified. Further, in order to provide the geologically plausible simulation model within a given geological concept, variation of one parameter or relationship during HM leads to variation of others parameters related to it within previously identified uncertainty range. For example, changes in parameters for porosity calculations leads to changes in parameters for permeability calculations, other model characteristics which related to permeability and so on. Iterative algorithm «evolution strategy» is used for automatic HM. During HM objective function based on mismatch of calculated and historical data for 50 well of sector model of one of the oil fields is minimized. As a result, number adapted models were obtained that demonstrate a good quality of HM. Based on these adapted simulation models forecasting of wells' working parameters is made with taking into account the uncertainty of the initial data and geological characteristics. The distinctive feature of proposed method is the rejection of single deterministic relationships between petrophysical and geological parameters in favor of variations of these parameters within identified uncertainty range. This method allows speeding up HM and providing control of geological realism of simulation models. As a result, confidence in forecasting based on a set of adapted and geologically plausible models is increased.